2020年中国AI 零售行业发展研究报告-2020.06
人工智能技术在零售行业的应用现状与未来发展前景
人工智能技术在零售行业的应用现状与未来发展前景引言：随着科技的不断进步和人们生活水平的提高，人工智能技术正在迅速渗透到各个行业。
零售行业作为人们生活的重要组成部分，也在不断利用人工智能技术来提升服务质量和顾客体验。
本文将探讨人工智能技术在零售行业的应用现状以及未来的发展前景。
一、人工智能技术在零售行业的应用现状1.1 智能客服助力顾客服务人工智能技术的应用已经使得零售行业的顾客服务更加智能化和个性化。
通过深度学习和自然语言处理技术，智能客服系统可以根据消费者的需求智能回答问题，解决问题，提供个性化的购物建议，并且具备24小时不间断的服务。
在一些电商平台上，智能客服系统已经成为顾客与商家之间重要的沟通工具，大大提高了顾客的满意度和购物体验。
1.2 数据分析助力市场营销零售行业拥有海量的销售和消费数据，而人工智能技术可以利用这些数据进行精确的分析和预测。
通过机器学习算法，人工智能系统可以对顾客的消费行为、偏好和趋势进行分析，从而帮助企业制定更准确的市场营销策略。
例如，根据顾客的购物历史和个人资料，人工智能系统可以个性化推荐商品，提高购买转化率。
同时，通过数据分析，企业还可以预测商品需求，优化库存管理，降低运营成本。
1.3 无人货架和智能支付方便快捷随着人工智能技术的发展，无人货架和智能支付正在成为零售行业的热点。
通过人脸识别和物体识别技术，无人货架可以自动识别顾客选择的商品，并实现自动结算。
这种无人货架不仅可以提高购物效率，减少顾客排队时间，还可以降低人力成本。
智能支付则利用了人工智能技术的安全性和便捷性，通过人脸识别或指纹识别等方式，顾客可以快速完成支付，无需携带钱包或手机。
二、人工智能技术在零售行业的发展前景2.1 智能化供应链管理随着互联网的发展和物流技术的进步，零售行业面临着供应链管理的挑战。
而人工智能技术可以帮助企业实现供应链的智能化管理。
通过数据分析和预测，人工智能系统可以准确预测商品需求和库存情况，协助企业进行供需匹配和物流调度。
2020年中国AI+零售行业发展研究报告
3
AI+零售行业概述
1
AI+零售应用场景与价值分析
中国AI+零售行业发展研究报告
2020年
序言
受益于消费者数据的指数级增长，人工智能算法准确度和算力资源提升，以及大数据 、智能硬件、AIoT、虚拟现实、5G等新兴技术发展，人工智能在零售行业的应用已逐步渗 透到价值链多个环节。其中，机器学习和计算机视觉成为支撑“AI+零售”的两大技术， 机器学习主要应用于数据分析与建模，以实现数据智能和产业链优化；计算机视觉技术则 应用于对消费者及商品的识别与分析，目前相关应用已实现落地。
——艾瑞咨询研究院
2
开篇摘要
➢ 概念界定：通过人工智能技术作为主要驱动力，为零售行业各参与主体、各业务环节赋能，突出AI 技术对零售业的整体升级改造。
➢ 发展特点：AI+零售技术服务可帮助零售企业及品牌商促进降本增效、提升消费者购物体验、塑造新 兴业态等。2019年AI+零售市场规模达到6.5亿元。未来有待需求方数字化基础设施水平的提升、算 法准确度及稳定性提升、落地效果打磨、方案成本优化等，预计2022年市场规模将达到26.7亿元。
商品识别分析
消费者识别分析
智能化运营
无人零售
智能客服 5
零售业技术应用驱动因素(1)
险中求变，零售企业寻求新科技手段助力业务转型
从2014-2019六年走势来看，我国社会消费品零售总额增速逐年下滑、网上零售额以高于社零增速的速度增长、网上零售
AI在智能零售的应用调研报告
AI在智能零售的应用调研报告一、引言随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术已经逐渐渗透到各个行业，零售业也不例外。
智能零售作为一种新兴的零售模式，正凭借着AI 技术的应用带来前所未有的变革。
为了深入了解 AI 在智能零售中的应用情况，我们进行了本次调研。
二、AI 在智能零售中的应用场景（一）智能库存管理AI 系统可以通过对销售数据、市场趋势以及季节性需求等因素的分析，实现对库存的精准预测。
这不仅有助于避免库存积压，降低成本，还能确保商品的及时供应，满足消费者的需求。
例如，当某款商品的销售速度加快时，AI 能够自动触发补货指令，确保货架始终充足。
（二）智能定价策略基于大数据和机器学习算法，AI 可以实时分析竞争对手的价格、市场供需关系以及消费者的购买行为和偏好，从而为商品制定最优化的价格策略。
这有助于零售商在保证利润的同时，提高商品的竞争力。
（三）智能客户服务通过自然语言处理和语音识别技术，智能客服能够快速准确地回答消费者的问题，提供 24 小时不间断的服务。
同时，AI 还可以根据客户的历史购买记录和浏览行为，为其提供个性化的推荐和服务，提升客户满意度和忠诚度。
（四）智能货架与商品陈列利用计算机视觉技术，AI 可以实时监测货架上商品的摆放情况，及时发现缺货、错放等问题，并通知工作人员进行处理。
此外，AI 还能根据消费者的购买习惯和热点商品的销售数据，优化商品的陈列布局，提高销售额。
（五）智能支付与防损AI 技术在支付领域的应用，如人脸识别支付、指纹支付等，为消费者提供了更加便捷、安全的支付体验。
同时，通过视频监控和数据分析，AI 能够有效地识别和防范盗窃、欺诈等行为，保障零售商的利益。
三、AI 在智能零售中应用的优势（一）提高效率AI 能够自动化处理大量繁琐的任务，如库存盘点、价格调整等，大大节省了人力和时间成本，提高了运营效率。
（二）提升精准营销能力基于对消费者的深入了解，AI 可以实现精准的个性化营销，推送符合消费者兴趣和需求的商品信息，提高营销效果和转化率。
2020智慧零售行业分析调研
2020 年智慧零售行业分析调研报告2020 年 3 月目录1. 智慧零售行业概况及市场分析 (5)1.1 智慧零售市场规模分析 (5)1.2 智慧零售行业结构分析 (6)1.3 智慧零售行业 PEST 分析 (7)1.4 智慧零售行业特征分析 (8)1.5 智慧零售行业国内外对比分析 (9)2. 智慧零售行业存在的问题分析 (11)2.1 政策体系不健全 (11)2.2 基础工作薄弱 (11)2.3 地方认识不足，激励作用有限 (11)2.4 产业结构调整进展缓慢 (12)2.5 与用户的互动需不断增强 (12)2.6 管理效率低 (13)2.7 盈利点单一 (13)2.8 供给不足，产业化程度较低 (14)3. 智慧零售产业发展前景 (14)3.1 中国智慧零售行业市场驱动因素分析 (14)3.2 中国智慧零售行业市场规模前景预测 (15)3.3 智慧零售进入大面积推广应用阶段 (15)3.4 政策将会持续利好行业发展 (15)3.5 细分化产品将会最具优势 (16)3.6 智慧零售产业与互联网等产业融合发展机遇 (16)3.7 智慧零售人才培养市场大、国际合作前景广阔 (17)3.8 巨头合纵连横，行业集中趋势将更加显著 (18)3.9 建设上升空间较大，需不断注入活力 (18)3.10 行业发展需突破创新瓶颈 (19)4. 智慧零售行业发展趋势 (20)4.1 线上线下打通，体验与购买融合 (20)4.2 宏观机制升级 (20)4.3 服务模式多元化 (20)4.4 新的价格战将不可避免 (21)4.5 社会化特征增强 (21)4.6 信息化实施力度加大 (21)4.7 生态化建设进一步开放 (22)4.8 呈现集群化分布 (22)4.9 各信息化厂商推动"智慧零售"建设 (23)4.10 政府采购政策加码 (24)4.11 政策手段的奖惩力度加大 (24)5. 智慧零售行业竞争分析 (26)5.1 中国智慧零售行业品牌竞争格局分析 (26)5.2 中国智慧零售行业竞争强度分析 (26)5.3 初创公司大独角兽领衔 (27)5.4 上市公司双雄深耕多年 (28)6. 智慧零售产业投资分析 (28)6.1 中国智慧零售技术投资趋势分析 (28)6.2 中国智慧零售行业投资风险 (29)6.3 中国智慧零售行业投资收益 (30)1. 智慧零售行业概况及市场分析1.1 智慧零售市场规模分析智慧零售简单来说就是运用互联网、物联网技术，感知消费习惯，预测消费趋势，引导生产制造，为消费者提供多样化、个性化的产品和服务。
人工智能在零售业的发展现状与未来趋势分析
人工智能在零售业的发展现状与未来趋势分析近年来，随着科技的飞速发展和数字化转型的推动，人工智能成为了零售业中的热门话题。
人工智能技术的应用正在为零售行业带来深刻的变革，并且在未来有着巨大的发展潜力。
一、发展现状1.1 顾客体验的提升人工智能技术能够帮助零售商更好地了解顾客需求，并提供个性化的服务。
智能语音助手可以通过语音识别和自然语言处理技术与顾客进行实时互动，提供产品推荐、解答问题等服务，提升顾客购物的体验。
1.2 供应链管理的优化人工智能技术可以分析大量数据，优化供应链管理。
通过数据模型和预测算法，零售商可以更精准地预测需求，优化库存管理，降低成本。
同时，人工智能还能够监控货物流动，实时跟踪货物状态，提高物流效率。
1.3 营销策略的变革人工智能技术的应用使得零售商可以更加精确地进行市场定位和目标客户的识别。
通过大数据分析，零售商可以分析用户的购物行为和喜好，推送个性化的广告和优惠券，提高市场营销的效果。
二、未来趋势分析2.1 智能商店成为主流未来，智能商店有望成为零售业的主流模式。
智能商店使用无人值守的技术，通过人工智能和传感器技术识别和跟踪顾客的购物行为，实现自动结账和库存管理。
这种模式不仅提高了购物的便利性，还降低了零售商的运营成本。
2.2 虚拟试衣镜的普及应用虚拟试衣镜利用人工智能技术和增强现实技术，使顾客能够在线上试穿衣物。
顾客只需要在屏幕前输入身高、体重等相关信息，虚拟试衣镜就可以根据身体特征生成一个虚拟形象，顾客可以在屏幕上选择自己喜欢的款式和尺码进行试穿。
这种新的购物模式不仅减少了试衣的时间和劳动成本，还可以更好地满足顾客的个性化需求。
2.3 机器人店员的广泛应用在未来，机器人店员将广泛应用于零售业。
机器人店员能够为顾客提供相关信息和产品介绍，还可以为顾客提供咨询和解答问题的服务。
机器人店员的出现不仅可以提高店铺的效率，还能够创造出一种新的购物体验。
2.4 数据安全与隐私保护的挑战随着人工智能在零售行业的普及，数据安全和隐私保护问题也越来越突出。
人工智能在零售业中的现状与未来趋势分析
人工智能在零售业中的现状与未来趋势分析随着科技的快速发展，人工智能（AI）正逐渐渗透到各行各业，零售业也不例外。
人工智能技术的广泛应用正在改变零售行业的运营模式和消费者的购买体验，为零售商带来了巨大的潜力和机遇。
本文将介绍人工智能在零售业中的现状，并探讨未来的发展趋势。
一、现状分析1. 数据分析与个性化推荐随着消费者互联网购物的普及，零售业积累了大量的用户数据。
人工智能的出现为零售商提供了更好的机会来利用这些数据，从而实现更精准的个性化推荐。
通过分析用户的购买历史、兴趣偏好等信息，人工智能可以向消费者推荐他们可能感兴趣的产品，提高购买转化率和用户满意度。
2. 聊天机器人与智能客服人工智能技术的另一个重要应用是聊天机器人与智能客服。
借助自然语言处理和机器学习算法，聊天机器人可以实现与顾客的实时对话，回答顾客的问题，提供产品信息和服务建议。
在忙碌的商场或大型超市中，聊天机器人可以快速回应顾客的需求，并解决简单的问题，提高服务效率。
3. 供应链管理和预测销售人工智能可以在零售业的供应链管理中发挥重要作用。
通过分析市场需求和销售数据，人工智能可以预测销售量、优化库存管理，降低库存成本。
同时，人工智能技术还可以与供应商的信息系统对接，实现供应链的智能化管理，提高供应链的透明度和效率。
二、未来趋势展望1. 无人商店的发展随着人工智能技术的不断突破，无人商店正逐渐成为零售业的新趋势。
无人商店通过感应器和摄像头等设备实现自动识别和结算，消费者可以随时扫码进入商店、选择商品并自助完成支付。
在无人商店中，人工智能技术可以实现实时库存监控和商品布局优化，提供更便捷的消费体验。
2. 虚拟试衣和AR购物体验虚拟试衣和增强现实（AR）购物体验是人工智能在零售业中的另一个重要应用。
通过虚拟现实技术，消费者可以在线上购物平台上试穿衣物，避免了传统试衣带来的不便。
另外，AR技术可以在实体店中为消费者提供更生动、沉浸式的购物体验，让消费者更好地了解和体验产品。
人工智能在零售行业的现状和未来展望
人工智能在零售行业的现状和未来展望近年来，随着科技的不断发展，人工智能成为了许多行业的热门话题之一。
在零售行业，人工智能的应用也逐渐受到广泛关注。
本文将从现状和未来展望两个方面探讨人工智能在零售行业的发展。
从现状来看，人工智能已经在零售行业的各个环节产生了积极的影响。
首先，在销售端，人工智能可以通过分析大数据和消费者行为，提供个性化的推荐和定制化服务。
比如，许多电商平台已经开始利用人工智能技术，根据用户的购买历史和浏览行为，为其推荐适合的商品，提高购物体验和销售转化率。
同时，人工智能还能预测消费者的需求，帮助零售商调整库存和补货策略，提高运营效率。
其次，在供应链管理方面，人工智能也发挥着重要作用。
传统零售业中，供应链管理过程繁琐而容易出错，但人工智能的应用改变了这一现状。
通过人工智能算法的支持，零售商可以更准确地预测销售量和需求变化，从而优化配送和库存管理，降低物流成本。
此外，人工智能还可以帮助零售商在供应链中识别潜在的风险和问题，并提供相应的解决方案，提高供应链的安全性和可靠性。
然而，虽然人工智能在零售行业已经取得了一定的成就，但仍然存在一些挑战和问题。
首先，随着人工智能的快速发展，对于数据的需求也越来越大。
然而，很多零售企业在数据管理和分析能力方面仍然存在不足。
他们需要加强数据采集、清洗和存储能力，培养专业的数据团队，以更好地利用人工智能技术。
其次，人工智能的应用在某些领域还面临着法律和道德问题。
例如，人工智能技术可能会收集和分析消费者的个人隐私信息，涉及数据安全和隐私保护等问题。
此外，人工智能算法的不透明性，也会引发对于算法决策是否公正的争议。
因此，在推进人工智能应用的同时，社会和政府也需要建立相应的法规和道德准则，保护消费者权益，确保人工智能的公正和透明。
展望未来，人工智能有望进一步改变零售行业的格局。
首先，随着技术的进步和成本的下降，人工智能将更广泛地应用于零售业，为企业带来更高的效益。
人工智能技术在零售业中的发展现状与未来趋势分析
人工智能技术在零售业中的发展现状与未来趋势分析随着科技的不断进步和创新，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术开始在各个领域得到广泛应用。
其中，零售业作为一个庞大而繁忙的行业，也逐渐意识到了人工智能的巨大潜力。
本文将分析人工智能技术在零售业中的发展现状以及未来的趋势。
首先，回顾过去几年来零售业中人工智能技术的发展，我们可以清晰地看到其巨大的影响。
一方面，人工智能通过大数据技术为零售商提供了更准确的市场洞察。
通过对消费者数据的分析，人工智能可以帮助企业了解消费者的购买偏好、行为习惯和需求趋势，从而更好地定位市场和制定销售策略。
另一方面，人工智能技术也在实体店面中起到了重要作用。
例如，无人商店的兴起，使得消费者能够通过人工智能技术实现无人结账购物，从而提高了购物的便利性和效率。
然而，人工智能技术在零售业中的应用远不止于此。
在未来，我们可以预见到更多的创新和变革。
首先，人工智能将更加深入地渗透到零售业的所有环节。
除了市场研究和销售策略的优化，人工智能还可以在供应链管理和库存预测等方面发挥重要作用。
通过分析海量的数据和实时监控，人工智能可以帮助零售商准确预测需求，优化库存和物流，做出更明智的决策。
其次，人工智能还将推动零售业向更智能化和个性化的方向发展。
随着人工智能技术的不断进步，更多的智能设备和系统将被应用于零售业中。
例如，智能机器人和语音助手可以为顾客提供个性化的购物建议和服务；虚拟现实和增强现实技术可以改变传统的购物体验，使顾客可以在家中或者店内体验产品；而智能支付系统和人脸识别技术则能够提供更方便和安全的支付方式，提升用户体验。
此外，人工智能技术还将与其他相关技术相结合，进一步创造出新的商业模式和业态。
例如，与物联网技术相结合，人工智能可以实现智能零售柜、智能垃圾桶等创新产品的开发和应用。
而与大数据和云计算相结合，人工智能可以实现更高效的数据管理和分析，为企业提供更深入的信息和智能化的服务。
人工智能在零售行业的发展现状与未来趋势预测
人工智能在零售行业的发展现状与未来趋势预测人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一种新兴技术，正在引领着零售行业的发展和变革。
随着科技的不断进步和消费者需求的变化，零售业面临着许多挑战和机遇。
人工智能通过其独特的特点和能力，为零售行业带来了前所未有的变革和创新。
在过去几年中，人工智能在零售领域的应用得到了快速发展，并取得了可喜的成果。
未来，随着技术的进一步突破和商业模式的创新，人工智能在零售行业的应用前景将更加广阔。
首先，人工智能在零售行业的销售和营销方面有着巨大潜力。
传统的零售模式通常过度依赖人工力量进行商品推销和销售，缺乏个性化和精准化的服务。
而人工智能技术的发展，使得零售商能够利用大数据分析和机器学习的能力，实现对消费者需求的精确预测和个性化推荐。
通过分析消费者的购物记录、社交媒体行为和在线搜索记录等多维度数据，人工智能可以帮助零售商了解消费者的喜好和需求，从而提供更加精准和个性化的商品推荐和服务。
其次，人工智能技术的应用使得零售行业的供应链管理更加高效和智能化。
传统的供应链管理通常需要大量的人工调度和运作，容易出现信息不对称和资源浪费的问题。
而人工智能技术可以通过自动化和智能化的算法，在实时监控和管理供应链的同时，根据需求预测和成本效益进行优化调度。
利用人工智能技术，零售商可以更准确地预测和调配商品的需求量，降低库存成本和运输成本，提高供应链的效率和灵活性。
此外，人工智能技术还可以改变零售业的客户体验和服务模式。
在传统的实体店购物过程中，顾客通常需要自行搜寻商品并排队结账，体验不够便捷和个性化。
而人工智能技术的应用能够极大地改善这一状况。
例如，通过人脸识别和无人收银技术，顾客可以通过扫描人脸完成购物和结账，无需排队等待。
此外，虚拟现实和增强现实技术使得顾客能够在线浏览商品、试穿衣物，并获得个性化的推荐和购买建议，增强顾客参与感和购物体验。
未来，人工智能在零售行业的应用将进一步发展和深化。
人工智能在零售行业应用研究报告范文
人工智能在零售行业应用研究报告范文引言：随着科技的不断发展，人工智能逐渐走进我们的生活，其应用领域也越来越广泛。
本文将探讨人工智能在零售行业中的应用情况，并对其带来的影响和潜在风险进行研究。
在这个数据爆炸和消费升级的时代，人工智能的应用能够极大地提升零售行业的效率和服务质量。
1. 人工智能在零售行业的广泛应用近年来，人工智能在零售业的应用呈现出爆发式的增长态势。
首先，人工智能可以通过数据分析和预测，为零售企业提供商业智能支持。
借助深度学习算法，人工智能可以识别消费者的购物行为模式和偏好，从而为企业提供精准的市场推广策略和产品定位。
其次，人工智能可以通过图像识别和语音处理，提供更便捷的零售体验。
消费者可以通过人机对话系统进行快速的商品查询和购物指导，实现线上线下的无缝衔接。
此外，人工智能还可以通过自动化的仓储管理和物流配送，提升零售供应链的效率和可靠性。
2. 人工智能在零售行业中的优势人工智能在零售行业中具有许多优势。
首先，人工智能可以帮助零售商更好地了解消费者，提高销售量和盈利能力。
通过对海量数据的分析，人工智能可以准确预测消费者的购买需求，并根据个性化的推荐算法为其提供个性化的商品推荐，从而提高销售转化率。
其次，人工智能可以提升零售行业的运营效率。
无人零售店和智能支付系统的出现，使得零售商可以节省人力成本，提高服务效率。
此外，人工智能还可以通过数据分析和预测，提供更准确的库存管理和供应链管理，避免因过度或不足的库存而带来的损失。
3. 人工智能在零售行业中的潜在风险尽管人工智能在零售行业中具有广泛的应用前景，但也存在一些潜在风险。
首先，人工智能技术的安全性和隐私性引发了公众的担忧。
人工智能需要大量的消费者数据进行模型训练，然而这些数据的收集和使用可能引起消费者的隐私泄露和个人信息安全问题。
其次，人工智能在决策过程中可能存在偏差和错误。
尤其是在进行消费者评分和推荐时，系统可能会出现人为设置的偏好和系统的误判，从而影响消费者的选择自由和消费权益。
2020年AI+零售行业分析报告
2020年AI+零售行业分析报告2020年6月目录一、AI+零售行业概述 (7)1、AI+零售行业概念界定 (7)2、零售业技术应用驱动因素 (8)（1）险中求变，零售企业寻求新科技手段助力业务转型 (8)（2）零售企业智能化转型以应对劳动效率降低及人才缺口 (9)3、零售业技术应用进入快速更迭时期 (10)4、AI技术在零售领域应用 (11)5、零售业增长痛点促进AI+零售发展 (12)6、中国AI+零售相关政策环境 (12)7、中国AI+零售行业热度 (13)8、AI+零售行业市场规模 (14)二、AI+零售应用场景与价值 (15)1、AI+零售应用场景概览 (15)2、AI+零售应用：精准营销 (16)（1）围绕消费者用户标签进行个性化推荐及智能广告营销 (16)（2）个性化推荐：关键点在于数据获取及打造线上线下数据闭环 (17)（3）智能广告营销：AI技术助力广告创作、广告投放、效果监测全流程 (18)3、AI+零售应用：商品识别分析 (19)（1）对业务痛点感知力和精细化运营成为价值突破点 (19)（2）陈列分析：解决零售企业对渠道终端数据的采集和标准化陈列需求 (20)4、AI+零售应用：消费者识别分析 (21)（1）传统线下零售场景缺少对消费者信息采集和分析的有效手段 (21)（2）消费者行为洞察：Re-ID等CV技术助力感知消费者线下购物场景的全流程信息 (22)5、AI+零售应用：智能化运营 (23)（1）仍待不断完善数据资源及优化算法，未来增益价值巨大 (23)（2）供应链网络效率优化：数据和算法驱动供应链网络各节点协同，提升整体效率 (24)6、AI+零售应用：智能客服 (25)（1）多因素驱动电商客服需求增加 (25)（2）应用AI技术提高电商客服服务效率、节省运营成本 (26)7、AI+零售应用：无人零售 (27)（1）AI技术支持的无人零售场景智能化水平最高，赋能环节最广 (27)（2）深耕小零售业态场景，无人便利店成为落地实践首选 (28)（3）无人零售解决方案商价值初显，市场发展进入理性期 (29)8、AI+零售行业市场价值 (30)（1）AI技术加速优化零售业“人-货-场”结构 (30)（2）AI技术推进零售数据的多维度采集与智能决策应用 (31)（3）围绕消费者流量获取、价值挖掘、体验重塑提供技术支撑 (32)三、AI+零售供需逻辑与玩家类型 (33)1、AI+零售产业链：数据价值应用成为产业各方发展方向亦是发展壁垒 (33)2、AI+零售解决方案需求方：零售企业及品牌商寻求业绩增长新机遇 (34)3、AI+零售解决方案供给方：致力于数据、算法与经验融合，加强技术赋能深度及广度 (35)4、解决方案服务商竞争要素分析 (36)四、AI+零售典型企业案例解析 (37)1、第四范式 (37)（1）重塑零售价值链，助力零售企业智能化转型 (37)（2）为零售企业提供端到端的智能零售解决方案 (38)2、云从科技 (39)（1）多维AI能力支撑流量数字化和数据中台建设 (39)（2）智慧商业解决方案助力线下零售业态的私域流量数字化建设 (39)3、码隆科技 (40)（1）深耕AI商品识别技术，提升零售企业经营质效、节约成本 (40)（2）以前沿解决方案能力及国际化生态体系建设攻关全球市场 (41)4、云拿科技 (42)（1）AI视觉无人店解决方案多环节赋能全球实体零售商 (42)（2）让购物更简单，让体验更有趣，让零售更高效 (43)五、AI+零售趋势展望 (44)1、AI+零售行业技术落地趋势 (44)2、AI+零售行业未来应用之路 (45)3、AI+零售行业玩家竞争策略 (46)受益于消费者数据的指数级增长，人工智能算法准确度和算力资源提升，以及大数据、智能硬件、AIoT、虚拟现实、5G等新兴技术发展，人工智能在零售行业的应用已逐步渗透到价值链多个环节。
中国人工智能行业AI产业生态报告(零售、医疗、自动驾驶、视频营销)
中国人工智能行业“AI+”产业生态报告AI+零售/医疗/自动驾驶/视频营销目录一、摘要 (4)二、AI供需情况 (4)2.1需求：智能应用场景持续涌现 (4)2.1.1转型需要：人口红利转化为创新红利 (4)2.1.2场景丰富：超大规模且多样的应用场景 (5)2.2供给：智能产业生态不断丰富 (6)2.2.1技术：从实验室走向大规模商业应用 (6)2.2.2数据：数据正式成为国家生产要素 (6)2.2.3市场：供需互促的正向循环基本建立 (7)三、AI+零售 (7)3.1概述 (7)3.1.1 概念 (7)3.1.2零售业技术应用驱动因素 (8)3.1.3 AI技术在零售领域应用 (9)3.1.4 AI+零售行业市场规模 (10)3.2 AI+零售应用场景与价值分析 (11)3.2.1应用场景概览 (11)3.3 AI+零售趋势展望 (19)3.3.1 AI+零售行业技术落地趋势 (19)3.3.2 AI+零售行业未来应用之路 (20)四、AI+医疗 (21)4.1人工智能在医疗行业的应用 (22)4.1.1 AI落地图像识别，提升医疗效率 (22)4.1.2 Al融入远程问诊，解决就医需求 (23)4.2 AI 医疗影像上面的原始推理方案 (23)4.3 AI 医疗模型方案 (24)4.4 AI 医疗模型的推理性能提升 (24)4.5 Al医疗的应用前景 (24)五、AI+自动驾驶 (25)5.1概念 (25)5.1.1无人驾驶汽车 (25)5.1.2智能汽车 (26)5.1.3自动驾驶技术 (26)5.1.4自动驾驶技术的价值 (27)5.2 自动驾驶汽车关键技术 (27)5.2.1环境感知 (28)5.2.2精准定位 (30)5.2.3决策与规划 (31)5.2.4控制与执行 (32)5.2.5高精地图 (33)5.2.6自动驾驶汽车测试与验证技术 (33)5.3 AI自动驾驶未来趋势 (33)5.3.1未来设想与目标实现 (33)5.3.2自动驾驶汽车面临的挑战 (34)六、AI+视频营销 (36)6.1概述 (36)6.1.1 AI视频营销分类 (36)6.1.2发展驱动力 (36)6.2 AI创新营销模式 (39)6.3 AI视频营销前景分析 (39)6.3.1 AI视频营销目前处于快速发展的阶段 (39)6.3.2视频电商、场景原生和大数据营销是重点 (40)七、结语 (41)一、摘要人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，其发挥作用的广度和深度堪比历次工业革命。
人工智能在零售行业的发展现状及未来趋势
人工智能在零售行业的发展现状及未来趋势随着科技的不断进步和人工智能的快速发展，各个行业都在积极探索如何将人工智能技术应用到自己的领域中。
在零售行业，人工智能也正逐渐成为了不可或缺的一部分。
本文将探讨人工智能在零售行业的现状及未来趋势。
一、人工智能在零售行业的现状1.1 无人商店的诞生无人商店是人工智能在零售领域的一项创新技术。
顾客通过扫描二维码或人脸识别等方式进入商店，通过感应器和摄像头自动识别商品，自助结账，实现了无人值守的购物体验。
无人商店节省了人工成本，提高了购物效率，得到了消费者的青睐。
1.2 个性化推荐系统的应用人工智能的一个重要应用是个性化推荐系统。
通过分析用户的购买记录、浏览行为和兴趣偏好等数据，人工智能技术可以给用户提供更加精准的推荐，帮助用户发现符合自己需求的商品。
这不仅提升了购物体验，也增加了销售额。
1.3 智能库存管理零售行业通常需要管理大量的商品库存，而人工智能技术可以帮助零售商更好地管理库存。
通过数据分析和预测模型，人工智能可以预测商品销售量，及时补充库存，减少滞销和售罄的情况，有效降低了库存成本。
二、人工智能在零售行业的未来趋势2.1 互动式智能购物体验未来，人工智能将进一步提升零售购物的体验。
人工智能可以通过语音助手、虚拟现实技术等，与顾客进行互动，为顾客提供个性化的购物建议和服务。
购物将成为一种更加智能、趣味的体验，从而提高消费者的满意度和忠诚度。
2.2 数据驱动决策随着人工智能技术的不断发展，零售商将越来越依靠数据来做出决策。
人工智能可以帮助零售商分析用户购买习惯、市场趋势等数据，提供决策支持。
通过数据驱动决策，零售商可以更好地了解市场需求，优化产品供应链，提高销售效率。
2.3 无缝整合线下线上未来，人工智能将在线上线下的整合中发挥重要作用。
通过人工智能技术，零售商可以将线上线下的数据整合起来，为顾客提供一致且个性化的购物体验。
同时，人工智能还可以帮助零售商将线下销售数据转化为线上推广，从而扩大销售渠道和提升销售业绩。
人工智能应用于零售行业的可行性分析报告
人工智能应用于零售行业的可行性分析报告人工智能（Artificial Intelligence, AI）是当今科技领域的热门话题，其在各个领域的应用不断拓展。
零售行业作为一个日益竞争激烈的领域，也开始逐渐尝试将人工智能技术运用于自身业务中。
本报告将对人工智能应用于零售行业的可行性进行分析，探讨其优势、挑战和发展趋势。
一、人工智能在零售行业的优势1.1 数据分析能力强人工智能可以通过大数据技术对顾客行为、偏好等数据进行深入分析，帮助零售企业更好地了解顾客需求，提高精准营销效果。
1.2 智能推荐系统通过人工智能技术，零售企业可以为顾客提供个性化的推荐产品和服务，从而提升用户体验和购买转化率。
1.3 自动化客户服务人工智能技术可以实现自动化的客户服务，包括智能语音识别、智能聊天机器人等，提高客户满意度和忠诚度。
1.4 库存管理优化通过人工智能的预测和优化算法，零售企业可以更好地管理库存，减少库存积压和缺货现象，提高资金利用效率。
1.5 安全风险控制人工智能技术可以帮助零售企业实现反欺诈、风险控制等安全管理工作，保障企业和顾客的信息安全。
二、人工智能在零售行业的挑战2.1 数据隐私与安全问题随着人工智能技术的广泛应用，数据隐私和安全问题日益突出，如何保护顾客数据安全成为零售企业面临的挑战。
2.2 技术成本高昂人工智能技术的引入需要零售企业付出较高的技术成本，包括系统升级、员工培训等，对企业财务状况提出考验。
2.3 人才短缺目前人工智能领域的专业人才相对匮乏，零售企业在引进人工智能技术时可能面临人才招聘和培养的困难。
2.4 技术标准和规范缺乏人工智能技术的快速发展导致相关的技术标准和规范相对滞后，零售企业在应用过程中可能面临规范不清晰的问题。
2.5 顾客接受度不同部分顾客对人工智能技术的接受度有所不同，对于一些老年人群体等可能存在较大的接受障碍，零售企业需要谨慎引入并逐步普及。
三、人工智能在零售行业的发展趋势3.1 智能化购物体验未来零售店铺将更加智能化，通过人脸识别、虚拟试衣等技术为顾客提供更加便捷和个性化的购物体验。
2020年智慧零售行业市场调研报告(最新)
2020年智慧零售行业市场调研报告（最新）2020年2月目录1. 智慧零售行业概况及市场分析 (6)1.1 智慧零售行业市场规模分析 (6)1.2 智慧零售行业结构分析 (6)1.3 中国智慧零售行业市场驱动因素分析 (7)1.4 智慧零售行业特征分析 (7)1.5 智慧零售行业PEST分析 (8)2. 智慧零售行业政策环境 (11)2.1 行业政策体系趋于完善 (11)2.2 一级市场火热，国内专利不断攀升 (11)2.3 宏观环境下智慧零售行业的定位 (12)2.4 “十三五”期间智慧零售建设取得显著业绩 (12)3. 智慧零售产业发展前景 (14)3.1 中国智慧零售行业市场规模前景预测 (14)3.2 中国智慧零售行业市场增长点 (14)3.3 智慧零售进入大面积推广应用阶段 (15)3.4 政策将会持续利好行业发展 (15)3.5 细分化产品将会最具优势 (15)3.6 智慧零售产业与互联网等产业融合发展机遇 (16)3.7 智慧零售人才培养市场大、国际合作前景广阔 (17)3.8 巨头合纵连横，行业集中趋势将更加显著 (18)3.9 建设上升空间较大，需不断注入活力 (18)3.10 行业发展需突破创新瓶颈 (19)4. 智慧零售行业竞争分析 (20)4.1 智慧零售行业国内外对比分析 (20)4.2 中国智慧零售行业品牌竞争格局分析 (22)4.3 中国智慧零售行业竞争强度分析 (22)4.4 初创公司大独角兽领衔 (23)4.5 上市公司双雄深耕多年 (24)4.6 互联网巨头综合优势明显 (25)5. 智慧零售行业存在的问题分析 (26)5.1 政策体系不健全 (26)5.2 基础工作薄弱 (26)5.3 地方认识不足，激励作用有限 (26)5.4 产业结构调整进展缓慢 (26)5.5 技术相对落后 (27)5.6 隐私安全问题 (27)5.7 与用户的互动需不断增强 (28)5.8 管理效率低 (29)5.9 盈利点单一 (29)5.10 过于依赖政府，缺乏主观能动性 (30)5.11 法律风险 (30)5.12 供给不足，产业化程度较低 (30)5.13 人才问题 (31)5.14 产品质量问题 (31)6. 智慧零售行业多元化趋势 (32)6.1 宏观机制升级 (32)6.2 服务模式多元化 (32)6.3 新的价格战将不可避免 (32)6.4 社会化特征增强 (32)6.5 信息化实施力度加大 (33)6.6 生态化建设进一步开放 (33)6.7 呈现集群化分布 (34)6.8 各信息化厂商推动"智慧零售"建设 (35)6.9 政府采购政策加码 (35)6.10 个性化定制受宠 (36)6.11 品牌不断强化 (36)6.12 智慧零售+互联网已经成为标配“风生水起” (36)6.13 一体式服务为发展趋势 (37)6.14 政策手段的奖惩力度加大 (37)7. 智慧零售产业销售渠道分析 (39)7.1 智慧零售产业厂家直供模式 (39)7.2 智慧零售产业多家代理模式 (39)7.3 智慧零售产业平台式渠道模形 (39)7.4 智慧零售产业独家代理模式 (40)8. 智慧零售产业投资分析 (40)8.1 中国智慧零售技术投资趋势分析 (40)8.2 大项目招商时代已过，精准招商愈发时兴 (41)8.3 中国智慧零售行业投资风险 (41)8.4 中国智慧零售行业投资收益 (42)1.智慧零售行业概况及市场分析1.1智慧零售行业市场规模分析随着我国经济的不断发展、人们生活水平的不断提高，人们的消费观念和消费水平也有了很大的转变与提升。
人工智能在零售业的应用发展现状和未来趋势
人工智能在零售业的应用发展现状和未来趋势人工智能已经成为当今企业在竞争激烈的市场中取得优势的重要工具之一。
在零售业，人工智能的应用也变得越来越广泛，从推荐系统、客户服务到供应链管理等方面都有所涉及。
本文将探讨人工智能在零售业应用的发展现状和未来趋势。
一、人工智能在零售业的应用发展现状1. 推荐系统推荐系统是人工智能在零售业中应用最为广泛的领域之一。
通过分析消费者的购买历史、兴趣和偏好，人工智能可以给出个性化的商品推荐，提高销售量和顾客满意度。
一些电子商务巨头如亚马逊和阿里巴巴早已将人工智能应用于推荐系统，通过智能算法实现了精准推荐，为用户提供更好的购物体验。
2. 客户服务在零售业中，客户服务是至关重要的一环。
人工智能技术通过语音识别和自然语言处理等技术，使得消费者能够更便捷地与企业进行沟通和交流。
例如，人工智能语音助手可以提供24小时全天候的在线客服，为用户解答问题和提供购物建议，大大提高了客户满意度。
3. 供应链管理供应链管理是零售业中另一个重要的领域，人工智能在这方面的应用也越来越广泛。
通过自动化、数据分析和预测模型等技术，人工智能可以提高供应链的效率和准确性，减少错误和浪费。
例如，基于人工智能的预测模型可以预测销售趋势和需求量，使得企业能够主动调整采购和库存管理，降低成本并提高利润。
二、人工智能在零售业的未来趋势1. 个性化定制未来，随着人工智能技术的进一步发展，零售业将更加注重个性化定制。
通过分析大量数据和用户行为模式，企业可以为每个用户提供量身定制的购物体验。
例如，在网上购物时，用户可以通过虚拟试衣镜和人工智能算法得到合适的商品推荐和搭配建议，使得购物更加便捷和满意。
2. 商店智能化随着物联网技术和人工智能的发展，未来的零售商店将变得更加智能化。
例如，智能货架可以实时监测商品的库存和销售情况，提醒商店管理员及时补货；智能摄像头和人脸识别技术可以用来监控顾客流量和行为，为商家提供更准确的市场信息和消费者反馈。
人工智能技术在零售行业的应用发展现状与未来趋势分析
人工智能技术在零售行业的应用发展现状与未来趋势分析近年来，随着技术的不断进步，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术在各个领域得到广泛应用，其中包括零售行业。
人工智能技术在零售行业的应用不仅提升了商家的效率和利润，也为消费者带来了更好的购物体验。
本文将对人工智能技术在零售行业的应用现状进行分析，并展望其未来的发展趋势。
一、应用现状1.1 优化供应链管理在零售行业中，供应链管理对于商家来说至关重要。
人工智能技术可以通过分析销售数据和预测消费趋势，帮助商家合理安排商品的进货和补货，避免因库存过剩或不足而造成的损失。
此外，人工智能还可以通过自动化物流运输和仓库管理，提高整个供应链的效率。
1.2 智能化客户服务借助人工智能技术，零售企业可以实现智能客服系统，为消费者提供个性化的服务。
通过自然语言处理和机器学习算法，人工智能可以理解消费者的需求和问题，并快速提供解决方案。
此外，人工智能还能通过分析大量用户的消费行为和偏好，给予商家有针对性的营销和推荐策略。
1.3 智能化销售与营销人工智能技术也广泛应用于零售行业的销售与营销环节。
通过对海量数据的分析，人工智能可以为商家提供更准确的产品定价和促销策略。
同时，人工智能还能利用机器学习算法，对消费者的购买历史和行为进行预测，提前洞察消费者的需求并进行个性化推荐。
这些智能化的销售与营销策略不仅可以提高销售额，也能提升用户的购物满意度。
二、未来趋势2.1 无人商店的普及随着人工智能与物联网技术的结合，无人商店（unmanned store）有望在未来进一步普及。
无人商店通过人工智能技术实现对消费者的识别和结算，并通过物联网技术实现产品的自动补货和管理。
这种商店形式可以降低零售商的人力成本，提升运营效率，为消费者提供更加便捷和自主的购物体验。
2.2 个性化推荐的精准化随着消费者数量的增加，人工智能技术在个性化推荐领域的应用也不断发展。
人工智能在零售业中的应用现状与未来发展
人工智能在零售业中的应用现状与未来发展随着科技的高速发展，人工智能（AI）逐渐成为各行各业的热门话题。
其中，人工智能在零售业中的应用引起了广泛的关注。
本文将探讨人工智能在零售业的应用现状以及未来的发展趋势。
一、人工智能在零售业的应用现状1.智能购物助手在线购物已经成为消费者的首选，人工智能技术为消费者带来了全新的购物体验。
智能购物助手通过学习用户的购买习惯和行为，能够为消费者推荐最合适的产品和优惠信息。
同时，智能购物助手还能通过自然语言处理技术与消费者进行对话，解答疑问，提供个性化的购物建议，为消费者提供更好的购物体验。
2.智能供应链管理在传统的零售业中，供应链管理一直是一个重要的挑战。
人工智能技术的应用可以帮助零售商实现供应链的智能化管理。
通过分析销售数据、库存信息和消费趋势等数据，人工智能可以预测市场需求，精确掌握库存情况，实现供应链的高效运作。
人工智能还可以在配送过程中优化路径规划，减少时间和成本的浪费，提升供应链的管理效率。
3.智能客户服务人工智能技术在零售业中的另一个重要应用是智能客户服务。
传统的客户服务往往需要大量的人力投入，效率低下且易出错。
而通过人工智能技术，零售商可以实现自动化的客户服务。
智能客户服务机器人可以实时回答顾客的问题，处理投诉和退换货等问题，帮助顾客解决问题。
此外，智能客服还可以通过对顾客行为和偏好的分析，提供个性化的推荐和定制服务，提升顾客满意度。
二、人工智能在零售业的未来发展1.感知与交互技术的进一步发展感知与交互技术是人工智能在零售业中的核心技术。
随着科技的不断进步，感知和交互技术将会更加智能化，便捷化和个性化。
通过进一步发展机器视觉和语音识别等技术，人工智能将能够更准确地理解消费者的需求和行为，并提供更便捷的交互方式。
2.数据分析与预测能力的提升人工智能的应用离不开大数据的支持，未来人工智能将有更强的数据分析和预测能力。
通过对海量的数据进行分析，人工智能可以更好地理解消费者的需求和喜好，并进行个性化推荐。
AI在零售业的发展现状和未来趋势
AI在零售业的发展现状和未来趋势随着科技的不断进步，人工智能（AI）已经成为各行各业的热门话题。
在零售业中，AI的应用也开始逐渐显现出巨大的潜力。
本文将探讨AI在零售业的现状和未来趋势，包括AI在销售、物流和客户体验等方面的应用。
首先，AI在销售方面的应用已经逐渐发展壮大。
通过机器学习和大数据技术，AI能够准确地分析消费者的购买习惯和偏好，从而帮助商家更好地了解消费者需求。
例如，一些零售企业利用AI技术生成个性化的推荐内容，这些内容通常基于用户的历史购买记录和浏览行为。
AI还可以帮助零售商预测销售趋势和需求量，从而更好地规划采购和库存管理。
其次，AI在物流领域的应用也具有巨大的潜力。
运输和配送是零售业一个非常重要的环节，而AI可以通过优化路线规划和配送安排，提高物流效率。
例如，通过使用AI技术，物流公司可以在实时交通信息的基础上进行智能调度，减少运输时间和成本。
另外，AI还可以通过机器学习算法对物流过程进行预测和优化，帮助零售商提供更加准确的交货日期和时间窗口，并提供更好的配送服务。
除了销售和物流，AI在零售业还在客户体验方面发挥着重要的作用。
通过语音识别和自然语言处理技术，AI能够与消费者进行智能沟通和交互，快速解答问题和提供帮助。
这种交互可以通过在线聊天机器人、语音助手和智能终端等形式实现。
例如，在一些零售商店中，顾客可以通过与智能终端的对话，快速获取产品信息和购买建议。
此外，AI还能够通过面部识别技术提供个性化的客户体验，例如根据顾客的面部表情和情感状态来提供定制化的推荐和服务。
未来，随着技术的进一步发展，AI在零售业仍将有更多的应用机会。
一方面，随着深度学习和神经网络技术的不断进步，AI可以更好地理解和分析消费者的行为和偏好，从而提供更准确的个性化推荐和购物建议。
另一方面，随着物联网技术的发展，AI可以更好地与智能设备和传感器进行连接和交互，实现更智能化的供应链管理和库存追踪。
然而，虽然AI在零售业的应用呈现出无限潜力，但也面临着一些挑战和风险。
人工智能在零售销售中的发展现状与未来趋势分析
人工智能在零售销售中的发展现状与未来趋势分析随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）在零售销售行业中扮演着越来越重要的角色。
它以其强大的数据分析能力和智能决策能力，为零售商提供了更为精确和高效的销售策略。
本文将从现状和未来趋势两个方面来分析人工智能在零售销售中的发展。
一、现状分析人工智能技术的应用在零售销售领域是越来越广泛的。
在产品推荐方面，人工智能可以根据用户的购买历史、浏览行为等数据，通过推荐算法为每位顾客量身定制推荐商品。
这样的个性化推荐不仅提高了用户的购物体验，也能有效提升零售商的销售额。
另外，人工智能还可用于预测和分析消费行为。
借助大数据分析，AI技术可以对顾客的购买偏好、消费习惯等进行深入挖掘，并提供有效的市场营销策略。
这使得零售商可以更好地调整产品策略和供应链管理，以满足消费者的需求。
此外，人工智能在零售销售中还可以应用于虚拟购物助手、自动化库存管理、智能支付等方面。
例如，虚拟购物助手可以通过语音识别和自然语言处理技术，为顾客提供24小时在线的咨询和服务；自动化库存管理可以通过数据分析和预测算法，实现库存的精准控制，减少库存积压和资金损失；智能支付则可以通过人脸识别等技术，提高支付的便捷性和安全性。
二、未来趋势分析随着人工智能技术的不断进步，零售销售中的应用前景非常广阔。
首先，AI技术将更加智能化。
目前的人工智能系统主要是基于规则和模式的学习，而未来的发展将更加注重机器的自主学习和迭代能力，使其能够自动识别和处理更加复杂的问题，提高推荐和决策的准确性。
其次，未来的人工智能系统将更加人性化。
目前的推荐算法主要是基于用户的购买历史等数据，但未来的AI系统将更加注重用户的情感和个人定制需求。
例如，通过对用户情感和偏好的深度分析，AI系统可以根据用户的心情和需求来推荐商品，提供更个性化的购物体验。
此外，人工智能在零售销售中的应用还将涉及到更多的技术融合。
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49.7%
2014-2019年中国社会商品零售总额及网上零售额
10.3%
30.1% 12.9%
26.2% 15.5%
32.2% 19.6%
23.9% 23.6%
25.8% 16.5%
12.0% 27.2
10.7% 30.1
10.4% 33.2
10.2% 36.6
9.0% 38.1
8.0% 41.2
2.8
商品识别分析
消费者识别分析
智能化运营
无人零售
智能客服 5
零售业技术应用驱动因素(1)
险中求变，零售企业寻求新科技手段助力业务转型
从2014-2019六年走势来看，我国社会消费品零售总额增速逐年下滑、网上零售额以高于社零增速的速度增长、网上零售 渗透率逐年走高。线下销售通路市场份额占比的萎缩及增速放缓，意味着以实体零售业务为首的传统渠道商面临极大挑战。 虽然大型零售卖场、各类连锁超市等均已致力拥抱电子商务，打造线上销售渠道，但线下销售场景的消费者引流和企业降 本增效需求也亟待解决；同时，囿于互联网人口红利的逐渐消失、获客成本提高等因素影响，网上零售额增速也进入缓行 期，互联网零售企业同样面临如何维持增长、保持市场份额的压力。险中求变，零售企业积极寻求新科技手段助力业务转 型，谋求发展新动能以应对挑战。
中国零售业正处在互联网人口红利消失、传统线下零售渠道占比萎缩的发展疲软期， 亟需一剂“助推剂”。AI技术与零售产业的融合或是零售企业的发展良方之一。AI技术对 零售业的革新价值不仅体现在重构消费者关系、刺激消费需求；同时加速促进零售业“人货-场”的环状结构优化；也改变了对零售商品及消费者数据的采集、分析和价值应用形式 。目前，“AI+零售”行业整体仍处于探索阶段，随着零售企业数字化基础设施水平的提 高及典型用例的出现，AI技术将为零售企业的智能化改革带来更大的想象空间，助推行业 整体价值增长。
2014 社零总额（万亿）
3.9
5.2
7.2
9.0
10.6
2015
2016
2017
2018
网上零售额（万亿）
社零增速（%）
网上零售额增速（%）
2019 网上零售额占比（%）
注释：社会消费品零售总额是指企业（单位）通过交易售给个人、社会集团，非生产、非经营用的实物商品金额，以及提供餐饮服务所取得的收入金额。而网上零售额是指通过公共网 络交易平台（包括自建网站和第三方平台）实现的商品和服务零售额之和。网上零售额与社会消费品零售总额两者不是完全的包含与被包含关系。 来源：国家统计局；艾瑞咨询研究院根据公开资料自主研究绘制。
中国AI+零售行业发展研究报告
2020年
序言
受益于消费者数据的指数级增长，人工智能算法准确度和算力资源提升，以及大数据 、智能硬件、AIoT、虚拟现实、5G等新兴技术发展，人工智能在零售行业的应用已逐步渗 透到价值链多个环节。其中，机器学习和计算机视觉成为支撑“AI+零售”的两大技术， 机器学习主要应用于数据分析与建模，以实现数据智能和产业链优化；计算机视觉技术则 应用于对消费者及商品的识别与分析，目前相关应用已实现落地。
2
AI+零售供需逻辑与玩家类型
3
AI+零售典型企业案例解析
4
AI+零售趋势展望
5
4
AI+零售行业概念界定
本报告聚焦于人工智能技术在零售场景中的实际应用情况
近年来零售行业重塑行业结构及生态圈，终端零售商、品牌商等多处于升级转型阶段。人工智能（AI）作为新兴技术在零 售业链条的多场景、多环节有所渗透。本报告希望全面地展现AI技术在零售生态中的具体应用及各环节的核心价值；从AI 解决零售业各环节痛点的角度切入，讨论技术方案需求方的真实诉求和应用场景的落地逻辑，探讨不同类型技术提供企业 的发展路径和市场机会。意在描绘人工智能+零售行业的发展现状及未来前景，为行业未来发展提供思考。
6
零售业技术应用驱动因素(2)
零售企业智能化转型以应对劳动效率降低及人才缺口
从行业生产要素来看，零售业是典型的劳动力密集型行业，在销售、营销、客服、供应链、运营多环节需要大量的人力资 源。近年来我国劳动力市场规模正在收缩，零售业也面临用工短缺。据估算，我国连锁零售行业目前面临人才缺口达477 万人以上；同时，零售行业从业人员劳动效率（商品零售额/零售业从业人数）从2018年开始也出现下跌趋势。在零售市 场竞争加剧的大背景下，零售企业需要收银、营销、客服、门店管理等多领域的智能化手段，辅助行业从业人员提高效率 ； 推进智能化转型以应对人才缺口、节省人工成本支出。需求的产生为人工智能等新兴技术在零售领域的融合应用提供了 增 长空间，同时技术创新也使零售行业的人才需求类型发生相应变革。
➢ 发展趋势：总体处于行业探索期，AI+零售行业的发展需要解决浅层次数字化“虚假繁荣”的问题。 即弥补由数据采集到分析直至辅助决策应用之间的落地“鸿沟”。这需要服务提供方加深对零售业 务的深刻理解、零售企业内部组织的协调配合、甚至是多方合作建立AI化的业务发展战略视角。
3
AI+零售行业概述
1
AI+零售应用场景与价值分析
➢ 应用程度：从各场景的发展程度来看，精准营销及智能客服的发展相对成熟，但长尾客户的市场仍 待开发；智能化运营、商品识别分析的发展速度相对较快，其中供应链网络效率优化未来增益价值 巨大；无人零售在经历风口后，逐渐摒弃追逐新技术的噱头，转而回归销售商品的本质，帮助零售 门店降低人工成本、提升经营效率；而消费者行为洞察作为CV技术的前沿应用，各类头部零售企业 入局试水，意在积累数据资源、跑通业务落地逻辑，以在线下场景的流量争夺中抢占先机。
➢ 竞争格局：玩家大致分为云服务商、AI技术企业、软件开发商/系统集成商、零售企业科技子公司四 大类，致力于融合数据、算法与业务经验，加强AI技术赋能零售行业的深度及广度。云服务巨头保 持相对领先地位；AI技术厂商则依靠算法优势寻求发展，例如推荐算法、商品识别分析、线下消费 者行为洞察等垂直细分领域的破局者已初显锋芒。未来，异类玩家间的生态合作将持续增多，助推 产业发展。
——艾瑞咨询研究院
2
开篇摘要
➢ 概念界定：通过人工智能技术作为主要驱动力，为零售行业各参与主体、各业务环节赋能，突出AI 技术对零售业的整体升级改造。
➢ 发展特点：AI+零售技术服务可帮助零售企业及品牌商促进降本增效、提升消费者购物体验、塑造新 兴业态等。2019年AI+零售市场规模达到6.5亿元。未来有待需求方数字化基础设施水平的提升、算 法准确度及稳定性提升、落地效果打磨、方案成本优化等，预计2022年市场规模将达到26.7亿元。
人工智能+零售概念界定
计算机视觉
自然语言处理
知识图谱
智能语音
机器学习
“AI 相关技术（计算机视觉、智能语音、自然语言处理、机器学习、知识图谱等）
应用于零售行业各环节，以行业降本增效、提升消费者体验为目的，助力精准营销、商
品识别分析、消费者识别分析、智能化运营、无人零售、智能客